Here is the official codebase for Discriminative Visual Similarity Search with Semantically Cycle-consistent Hashing Networks
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MMAsia2022 Version
Extended TOMM Version
This repo contains two versions of SCHN(the original SCHN on MMAsia2022 and the one with the discriminator TOMM). You can specify the variant by the method_name
constant in run.py
(Line 18).
requirements.txt
contains libraries used in my environments. Though other versions may also work, I have no time to test and can't guarantee any of that.
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NUS-WIDE Password: uhr3
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MIR-Flickr 25K version
The structure of the project files should go as follows.
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├── data
│ ├── cifar10.py
│ ├── data_loader.py
│ ├── flickr25k.py
│ ├── imagenet.py
│ ├── __init__.py
│ ├── nus_wide.py
│ └── transform.py
├── dataset
│ ├── cifar-10-batches-py
│ │ ├── batches.meta
│ │ ├── data_batch_1
│ │ ├── data_batch_2
│ │ ├── data_batch_3
│ │ ├── data_batch_4
│ │ ├── data_batch_5
│ │ ├── readme.html
│ │ └── test_batch
│ ├── Flickr
│ │ ├── database_label.txt
│ │ ├── db_image.txt
│ │ ├── mirflickr
│ │ │ ├── im21110.jpg
│ │ │ └── ......
│ │ ├── test_image_m.txt
│ │ └── test_label.txt
│ └── NUS-WIDE
│ ├── database_img.txt
│ ├── database_label_onehot.txt
│ ├── database_label.txt
│ ├── images
│ │ ├── 0068_2569963337.jpg
│ │ └── ......
│ ├── img_tc10.txt
│ ├── README.md
│ ├── targets_onehot_tc10.txt
│ ├── targets_tc10.txt
│ ├── test_img.txt
│ ├── test_label_onehot.txt
│ ├── test_label.txt
│ └── t.txt
├── logs
├── main_mmasia.py
├── main_tomm.py
├── modules
│ ├── alexnet.py
│ ├── all_in_one.py
│ ├── gcn
│ │ ├── layers.py
│ │ ├── models.py
│ │ └── __pycache__
│ │ ├── layers.cpython-39.pyc
│ │ └── models.cpython-39.pyc
│ ├── __init__.py
│ └── mlp.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── run.py
└── utils
├── evaluate.py
└── __init__.py